『壹』 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些
1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息內，繼而構建容用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。
『貳』 金融科技運用在金融機構的哪個部門
你好，來金融科技當前比較自火熱的大數據分析，以及量化模型等主要運用在金融機構的投資研究、行業研究、市場分析等部門。採用一些模型會幫助投資分析師更好的做出決策，但是模型不是萬能的，有時模型也會出錯，這時候就考研基金經理的個人能力能不能發現這個錯誤，如果發現，那麼其他人沒發現將賺很多，否則也會虧很多。
『叄』 金融良性發展 大數據驅動將成趨勢
大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。業內人士建議，通過大數據挖掘金融價值，使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
再復雜的其本質也簡單，金融大數據的運用與發展就是其一。
近來網貸平台頻暴雷，根本原因除了外部監管趨嚴、市場利空、經營不善以外，不外乎資金錯配、假標盛行、借款人惡意欠債等，這些原因用簡單的辦法就可以得到解決：其中大多可以通過大數據徵信來解決信息不對稱。而大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。大數據在金融領域的應用遠不止如此，銀行、保險、基金、證券等領域均有廣泛的市場。
大數據在金融領域應用：精準營銷和大數據風控
據蘇寧金融研究院高級研究員薛洪言介紹，大數據在金融領域的應用，一般有精準營銷和大數據風控兩個方面。
薛洪言表示，精準營銷是基於行為數據去預測用戶的偏好和興趣，繼而推薦合適的金融產品。對於大數據風控，其邏輯便在於「未來是過去的重復」，即用已經發生的行為模式和邏輯來預測未來。這意味著，隨著隨機事件的大量發生，是可以發現其內在規律的。而大數據里包含的海量數據，為我們發覺隱藏在隨機事件後面的規律提供了條件。而大數據風控的兩個應用，信用風險和欺詐風險，背後都是這個邏輯，通過分析歷史事件，找到內在規律，建成模型，然後用新的數據去驗證和進化這個模型。
貴陽大數據交易所執行總裁王叄壽告訴中國經濟時報記者，截至2017年底，中國網民規模達到7.72億，手機網民規模達到7.53億。隨著我國加快IPv6、5G的商用部署，數據總量將呈現爆發式增長。從某種角度而言，數據詳實記錄了發展中的世界，而大數據使未來復現成為可能。大數據是無限循環、無限復制的綠色資源，應用次數越多，其價值越大，將會顛覆未來很多產業的競爭模式。對於當前而言，大數據是國家基礎性戰略資源、創新生產要素、是21世紀的「鑽石礦」；對於未來而言，大數據是「活化石」。
大數據應用水平正成金融企業競爭力的核心要素
至於金融大數據的未來，有分析稱，數據驅動金融將是一種趨勢，誰掌握了大數據，金融營銷、金融風控就會勝出。
中國支付清算協會業務協調部丁華明認為，一個關鍵的因素是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心是風控，風控以數據為導向。金融機構的風控水平直接影響壞賬率、營收和利潤。目前，金融機構正在加大在數據治理項目中的投入，結合大數據平台建設項目，構建企業內統一的數據池，實現數據的「穿透式」管理。在大數據時代，數據治理是金融機構需要深入思考的命題，有效的數據資產管控，可以使數據資產成為金融機構的核心競爭力。
普華永道的研究報告顯示，83%的中國金融機構希望投資大數據。金融行業對大數據的需求屬於業務驅動型。其迫切希望應用大數據技術使營銷更精準、風險識別更准確、經營決策更具針對性、產品更具吸引力，從而降低企業成本，提高企業利潤。隨著更多金融機構基於大數據獲得豐厚的回報，將進一步打消其顧慮，加速大數據的普及。
上述報告還稱，各級政府正推動金融行業數據整合、共享和開放。國務院《促進大數據發展行動綱要》提出，到2018年，中央政府層面實現金稅、金關、金財、金審、金盾、金宏、金保、金土、金農、金水、金質等信息系統通過統一平台進行數據共享和交換。國家還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供更豐富的數據來源。數據越關聯越有價值、越開放越有價值。大數據的發展需要所有組織和個人的共同協作，將個人私有、企業自有、政府自有的數據進行整合，把私有大數據變為公共大數據。金融數據安全問題也越來越受到重視。大數據的應用為數據安全帶來新的風險。數據具有高價值、無限復制、可流動等特性，這些特性為數據安全管理帶來了新的挑戰。
對金融機構來說，網路惡意攻擊成倍增長，組織數據被竊的事件層出不窮。這對金融機構的數據安全管理能力提出了更高的要求。大數據使得金融機構內海量的高價值數據得到集中，並使數據實現高速存取。但是，如果出現信息泄露，可能一次性泄露組織內近乎全部的數據資產。數據泄露後還可能急速擴散，甚至出現更加嚴重的數據篡改和智能欺詐的情況。
2018年是金融行業監管大年，「防風險」依然是行業發展主旋律。「近年來大數據風控越來越受重視，越被市場認可，我們越要做好風險防控工作，合規發展。」百融金服副總裁陳雷指出，不僅金融業務要合規經營，大數據風控行業也要合規發展。
以當下正經歷暴雷潮的網貸行業為例，陳雷認為，以P2P為代表的互聯網金融原來只要「有膽量」就能發展起來的時代已經過去了，現在是需要擁抱科技的時代，要通過大數據挖掘金融價值。
『肆』 大數據怎樣影響著金融業
大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。
二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。
三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。
應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？
盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。
（一）推進金融服務與社交網路的融合
我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。
（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系
當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力
首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。
（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室
可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。
（五）加強風險管控，確保大數據安全。
大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。
『伍』 基於大數據進行精準營銷，可以降低金融機構多少營銷成本
2011年-2020年互聯網高速發展，人口紅利不在，營銷的獲客成本越來越高，尤其是金融機構這一本來就高CPA的行業，經過資本助推的互聯網金融的加入後，獲客變得越來越難，且營銷行業一直存在刷量和假量的情況，很多廣告主都沒辦法識別，造成了比較大的損失。但是也不是完全沒辦法避免，現在大數據科技的發展，為精準營銷還是提供了很多助力，以MobTech袤博為例，他們家是做sdk出身，經過8年多的積累，覆蓋了138億+設備，數據體量很大，在金融營銷場景下，可以結合種子用戶的畫像，做精準的觸達，結合某小貸客戶業務場景樣本，使用智熵AI平台篩選出有效的特徵，定製營銷模型，降低營銷成本，沉默用戶下降8%，3日ROI提升明顯。
『陸』 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用
有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息版的技術，強調權快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。
『柒』 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用
近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。
『捌』 金融機構在大數據方面仍然存在 弊端
大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患
『玖』 財經或金融領域的大數據處理一天有多少數據量
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數內據集合，是需要新處理模容式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop
『拾』 中小企業貸款在金融機構各項貸款中佔比 最好是2008 2009年的數據!急急急
根據中國人民銀行對848家信用擔保機構的調查，在中小企業信用擔保體系中可以把各類擔保組織主要歸類為三種實踐模式（見圖3）：一是政策性擔保，即主要由政府出資組建，具有法人實體資格的獨立擔保機構，進行市場化運作，企業化管理，不以盈利為主要目的。在848家信用擔保機構中，政策性擔保機構為614家，佔72.4%。它是市場經濟體制和經濟全球化形勢下各國政府扶持中小企業發展的通行作法。目前，我國省、市、縣三級大多都建有中小企業信用擔保機構，據調查，在某些縣域內的鄉鎮一級也有相當數量的信用擔保機構。除個別地區按照部門隸屬關系分別設立幾個中小企業信用擔保機構外，各地區一般只設立一個中小企業信用擔保機構面向轄區內的中小企業提供擔保服務；二是互助性擔保，即由中小企業自發組建的擔保機構，一般以民間出資為主，只為入會會員提供擔保服務，不以盈利為目的。在848家信用擔保機構中，實行會員制的擔保機構為194家，佔23%。